JP6420877B2 - Infrared presence detection by modeled background difference - Google Patents
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Description
本発明はセンサに係り、より詳細には感温デバイスに関する。 The present invention relates to sensors, and more particularly to temperature sensitive devices.
赤外線(IR)検出器、例えば遠赤外線検出器は、多焦点フレネルレンズなどの追加的な光学素子によって動作し得る。例えば焦電型検出器は、従来、対向接続された2つの熱感知素子からなる。この2つの熱感知素子は、入射する日光など、共通に受け取った放射線を相殺するので、局所的な移動中のヒートスポット、例えば人の放射線を、両素子のうち一方のみに照射する光学系が必要である。 Infrared (IR) detectors, such as far-infrared detectors, can be operated with additional optical elements such as multifocal Fresnel lenses. For example, a pyroelectric detector conventionally comprises two heat sensing elements connected to each other. These two heat sensing elements cancel out commonly received radiation such as incident sunlight, so an optical system that irradiates only one of the two elements with a locally moving heat spot, for example, human radiation. is necessary.
図1は、監視空間内の生物(例えば人間)の位置、動き、及び/又は方向を検出するように構成された典型的な検出器100の概略側面断面図である。概して、「監視空間」という文言は、検出器100が配置されており、且つ検出器100が潜在的に生物を検出することが可能な、物理的区域(例えば部屋、廊下、屋外区域など)を指す。検出器の視野(FOV)とは、検出器が温かい物体を感知することのできる範囲を表し、監視空間の一部であってもよく、又は監視空間のすべてを含んでもよい。 FIG. 1 is a schematic side cross-sectional view of an exemplary detector 100 configured to detect the position, movement, and / or orientation of a living organism (eg, a human) within a surveillance space. In general, the term “monitoring space” refers to a physical area (eg, a room, hallway, outdoor area, etc.) in which the detector 100 is located and in which the detector 100 can potentially detect organisms. Point to. The field of view (FOV) of the detector represents the range in which the detector can sense a warm object and may be part of the monitoring space or may include the entire monitoring space.
検出器100は、1つ以上の感温デバイス(例えばサーモパイル)を備えたセンサモジュール102と、センサモジュール102を少なくとも部分的に覆うレンズアレイ104とを有する。レンズアレイ104は複数のレンズを有しており、その各々が、監視空間からの入射熱エネルギをセンサモジュール102の少なくとも一部に向けるように配列されている。個々のレンズはそれぞれ、監視空間内の複数の異なる物理的ゾーンのうち1つからの入射熱エネルギをセンサモジュール102に向ける。 The detector 100 includes a sensor module 102 that includes one or more temperature sensitive devices (eg, thermopile) and a lens array 104 that at least partially covers the sensor module 102. The lens array 104 includes a plurality of lenses, each of which is arranged to direct incident thermal energy from the monitoring space to at least a portion of the sensor module 102. Each individual lens directs incident thermal energy from one of a plurality of different physical zones in the monitoring space to the sensor module 102.
集積回路106は、様々な実装形態で、コンピュータベースのプロセッサ、コンピュータベースのメモリ記憶装置、及び/又は他の回路を形成して、本明細書に記載された機能のうち1つ以上を実施及び/又は支援し得る。検出器100の電気部品を外部部品に接続するために、導電体(例えば基板110の上面及び/又は下面に沿って延伸するトレース、基板を貫通して延伸するビア108、はんだバンプ112など)が提供される。 The integrated circuit 106 may form a computer-based processor, computer-based memory storage device, and / or other circuitry in various implementations to perform and / or perform one or more of the functions described herein. / Or may assist. In order to connect the electrical components of the detector 100 to external components, electrical conductors (eg, traces extending along the top and / or bottom surface of the substrate 110, vias 108 extending through the substrate, solder bumps 112, etc.) are provided. Provided.
サーモパイル又はフォトニック検出器などの感温デバイスは、一般的に、その感温デバイスで受け取る熱エネルギの量に略比例する直流(DC)出力を生成するように動作可能である。そのような感温デバイスによって生成されるDC出力は、一般的に、その感温デバイスに届けられる熱エネルギの量が概ね一定である限りは、概ね一定に保たれる。感温デバイスに届けられる熱エネルギの量の増大は、一般的に、その感温デバイスによって生成されるDC出力の比例的な増大をもたらす。同様に、感温デバイスに届けられる熱エネルギの量の減少は、その感温デバイスによって生成されるDC出力の比例的な減少をもたらす。感温デバイスからのDC出力は、DC電圧であってもよく、又はDC電流であってもよい。 A temperature sensitive device, such as a thermopile or photonic detector, is generally operable to produce a direct current (DC) output that is approximately proportional to the amount of thermal energy received by the temperature sensitive device. The DC output produced by such a temperature sensitive device is generally kept approximately constant as long as the amount of thermal energy delivered to the temperature sensitive device is approximately constant. An increase in the amount of thermal energy delivered to the temperature sensitive device generally results in a proportional increase in the DC output produced by the temperature sensitive device. Similarly, a decrease in the amount of thermal energy delivered to the temperature sensitive device results in a proportional decrease in the DC output produced by the temperature sensitive device. The DC output from the temperature sensitive device may be a DC voltage or a DC current.
現行の動き検出器は一般に、多くの場合レンズアレイ104とともに焦電性材料を採用して、部屋の中の人々の移動を検出している。焦電性材料は、(人体などの熱源から)到来する熱放射が変化すると、信号を生成する。数学的には、焦電型検出器は、到来する熱流束の時間微分に由来する電気信号を生成する。したがって、ある人が検出器のFOVに入るか又はFOVを離れると、熱流束が変化し、各信号が生成される。信号の振幅は、熱源の温度及びFOVの所謂占有率(filling factor)に依存する。熱源の温度が高いほど、及び熱源が検出器のFOVをより大きく占めるほど、その結果として生じる信号は高くなる。 Current motion detectors typically employ pyroelectric materials, often with lens array 104, to detect movement of people in the room. Pyroelectric materials generate signals when incoming thermal radiation changes (from a heat source such as the human body). Mathematically, pyroelectric detectors generate an electrical signal that is derived from the time derivative of the incoming heat flux. Thus, when a person enters or leaves the detector FOV, the heat flux changes and each signal is generated. The amplitude of the signal depends on the temperature of the heat source and the so-called filling factor of the FOV. The higher the temperature of the heat source and the greater the heat source occupies the detector FOV, the higher the resulting signal.
温かい物体は、焦電型センサ、サーモパイル、ボロメータなどといった熱型センサで感知可能な熱を放射する。物体がそのようなセンサの視野を通って移動している場合、放射線の量は経時的に変化する。その物体の移動による経時変動(信号)を、温度及びひいては放射線の量が変化する局所熱源に起因する経時変動(背景)と区別するために、背景は信号から除去され得る。これは、背景差分と称される。 A warm object radiates heat that can be sensed by a thermal sensor such as a pyroelectric sensor, a thermopile, or a bolometer. When an object is moving through the field of view of such a sensor, the amount of radiation changes over time. The background can be removed from the signal in order to distinguish the aging (signal) due to the movement of the object from the aging (background) due to the local heat source where the temperature and thus the amount of radiation changes. This is called background difference.
従来、焦電型検出器は、スクランブル光学素子(scrambling optic)と、空間的に離間した少なくとも2つの感知素子との組み合わせを実装する。スクランブル光学素子は、FOVのうち物体が通って移動している部分をセグメントに分割するので、素子の1つでの正味の放射線の変化は感知されるのに十分なほど速く、個々の素子によって視認される正味の放射線は有意に異なる。このアプローチは図2によって図示されている。少なくとも2つの感知素子221,222は連結されているので、共通に受け取った放射線は電気出力231,232で相殺され、時間240にわたって得られる信号230を全く変動させない。例えば周囲が加熱中又は冷却中の場合、放射線量は、上昇又は低下するが、両方の素子によって共通に視認されるので、感知されない。その感知素子の組み合わせにおいて信号240を生成するためには、一方の感知素子221が他方の感知素子222とは異なる放射線量を視認しなければならない。 Conventionally, pyroelectric detectors implement a combination of scrambled optical elements and at least two spatially spaced sensing elements. The scrambled optical element divides the portion of the FOV through which the object is moving into segments so that the net radiation change in one of the elements is fast enough to be sensed by the individual elements. The net radiation visible is significantly different. This approach is illustrated by FIG. Since the at least two sensing elements 221, 222 are coupled, the commonly received radiation is canceled by the electrical outputs 231, 232 and does not fluctuate the signal 230 obtained over time 240 at all. For example, if the environment is heating or cooling, the radiation dose increases or decreases, but is not perceived because it is commonly viewed by both elements. In order to generate the signal 240 in that sensing element combination, one sensing element 221 must view a different radiation dose than the other sensing element 222.
センサの視野内での物体の移動を観察するために、センサで受け取られる放射線は、空間的にも時間的にも変化する。これは、FOV内の物体の位置に応じて素子221,222のうち一方に物体の位置を投影するスクランブル光学素子によって実現される。FOVを通る物体の移動は、感知素子での放射線のアンバランス変化をもたらし、非ゼロ信号240が生成される。一般的に、物体は、感知されるためには、あるゾーン(A/B210)から別のゾーン(B/A210)へと位置を変更しなければならない。1つのゾーンに留まっている物体は感知されない。 In order to observe the movement of an object within the sensor's field of view, the radiation received by the sensor varies both spatially and temporally. This is realized by a scrambled optical element that projects the position of an object on one of the elements 221 and 222 according to the position of the object in the FOV. Movement of the object through the FOV results in an unbalanced change of radiation at the sensing element and a non-zero signal 240 is generated. In general, an object must change position from one zone (A / B 210) to another (B / A 210) in order to be sensed. Objects that remain in one zone are not sensed.
しかしながら、従来の単素子焦電型検出器は、受け取った放射線のDC成分を感知することができず、したがって、変調された放射線を使用してバックエンドの処理エレクトロニクスに出力を提供していた。よって、この産業においては、これらの制限のうち1つ以上を克服する必要がある。 However, conventional single element pyroelectric detectors are unable to sense the DC component of the received radiation and thus use modulated radiation to provide output to the back-end processing electronics. The industry therefore needs to overcome one or more of these limitations.
本発明の実施形態は、モデル化された背景差分による赤外線在感知を提供する。簡単に説明すると、本発明は、温かい物体からの信号IRと背景IRとを受け取って直流出力を生成するように構成された赤外線(IR)センサを備えた動き感知デバイスを対象とするものである。第1の変換フィルタは、直流出力を受け取り、フィルタ処理された背景を生成する。第2の変換フィルタは、直流出力を受け取り、フィルタ処理された信号を生成する。レーティングは、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景とを比較し、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景との間の検出された差に基づいて結果信号を生成する。 Embodiments of the present invention provide infrared presence sensing with modeled background differences. Briefly described, the present invention is directed to a motion sensing device comprising an infrared (IR) sensor configured to receive a signal IR from a warm object and a background IR and generate a DC output. . The first conversion filter receives a direct current output and generates a filtered background. The second conversion filter receives the direct current output and generates a filtered signal. The rating compares the filtered signal with the filtered background and generates a result signal based on the detected difference between the filtered signal and the filtered background.
本発明の他のシステム、方法、及び特徴は、以下の図面及び詳細な説明を検証すれば、当業者には明らかであるか又は明らかとなるであろう。そのような追加的なシステム、方法、及び特徴はすべて、本明細書に含まれ、本発明の範囲内にあり、且つ添付の特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。 Other systems, methods, and features of the invention will be or will be apparent to those skilled in the art upon review of the following drawings and detailed description. All such additional systems, methods, and features are intended to be included herein, within the scope of the present invention, and protected by the accompanying claims.
添付の図面は、発明のさらなる理解を提供するために含まれるものであって、本明細書に組み込まれるとともにその一部を構成する。図面中の構成要素は必ずしも正確な縮尺ではなく、本発明の原理を明確に説明することに主眼が置かれている。図面は発明の実施形態を説明するものであって、明細書と併せて発明の原理を説明する役割を果たす。 The accompanying drawings are included to provide a further understanding of the invention, and are incorporated in and constitute a part of this specification. The components in the drawings are not necessarily to scale, emphasis instead being placed upon clearly illustrating the principles of the present invention. The drawings illustrate embodiments of the invention and, together with the description, serve to explain the principles of the invention.
以下の定義は、本明細書中に開示される実施形態の特徴に適用される用語の解釈に有用なものであって、本開示内の要素を定義することのみを意図している。 The following definitions are useful for the interpretation of terms applied to the features of the embodiments disclosed herein and are intended only to define elements within this disclosure.
本明細書において用いられる場合、「検出器」とは、1つ以上の感温素子を備えた感温デバイスを指す。単素子検出器は単一の感温素子を含み、その一方で多素子検出器は2つ以上の感温素子を含む。例えば、多素子検出器は、何百又は何千もの個々の熱型センサ又は画素を含み得る。 As used herein, “detector” refers to a temperature sensitive device comprising one or more temperature sensitive elements. Single element detectors include a single temperature sensitive element, while multi-element detectors include two or more temperature sensitive elements. For example, a multi-element detector may include hundreds or thousands of individual thermal sensors or pixels.
ここで、本発明の実施形態を詳細に参照する。これらの実施形態の例は添付の図面に図示されている。図面及び明細書においては、同一又は類似の部品を参照するために、可能な限り同一の参照番号が用いられる。 Reference will now be made in detail to embodiments of the invention. Examples of these embodiments are illustrated in the accompanying drawings. Wherever possible, the same reference numbers are used in the drawings and the description to refer to the same or like parts.
図3に示される、動き感知デバイス300の第1の例示的な実施形態は、単素子検出器325によって動作し得る。単素子検出器325は、例えばサーモパイル、ボロメータ、フォトニックセンサ、及び/又は半導体ベースのIRセンサ(バルク又はエピタキシャル、固有又は付帯など)といった、静的な場合までの放射線の非常に遅い変動であっても感知することのできる単一の感知素子102(図1)を有する典型的な検出器100(図1)に類似のものであってもよい。単素子検出器325は、一般的に、受け取る熱エネルギの量に略比例する直流(DC)電流又は電圧出力を生成するように構成されている。そのような単素子検出器325は、任意選択的にスクランブル光学素子104(図1)を装備していてもよい。 The first exemplary embodiment of the motion sensing device 300 shown in FIG. 3 may be operated by a single element detector 325. The single element detector 325 is a very slow variation of radiation up to a static case, such as a thermopile, bolometer, photonic sensor, and / or semiconductor-based IR sensor (bulk or epitaxial, intrinsic or incidental, etc.). It may be similar to a typical detector 100 (FIG. 1) having a single sensing element 102 (FIG. 1) that can still be sensed. Single element detector 325 is generally configured to produce a direct current (DC) current or voltage output that is approximately proportional to the amount of thermal energy received. Such a single element detector 325 may optionally be equipped with a scrambled optical element 104 (FIG. 1).
先の検出器と比べ、第1の実施形態では、温かい物体は(分割された空間による従来のアプローチとは対照的に)どの方向にも移動し得るとともに、その移動は一般的に動き感知デバイス300によって受け取られる放射線の経時変化をもたらす。普通は、定常状態の周囲背景が測定され、動き感知デバイス300の出力から減算され得る。しかしながら、周囲背景の経時的な変化は、このアプローチを事実上無効にする(defeat)。 Compared to the previous detector, in the first embodiment, the warm object can move in any direction (as opposed to the conventional approach with a divided space) and the movement is generally a motion sensing device. This causes a change in the radiation received by 300 over time. Normally, the steady state ambient background can be measured and subtracted from the output of the motion sensing device 300. However, changes in ambient background over time effectively defeat this approach.
温かい前景物体は、時間ベースの信号解析によって背景(例えば周囲の温度の変化)と区別され得る。この第1の実施形態は、異なる機能性、例えば信号の立ち上がり又は立ち下り時間、信号形式、及び信号振幅などを有し得る背景のモデルを適用する。このモデルは、背景を、時間的にかなり異なる機能性を有する信号からフィルタ処理/分離するために用いられ得る。 Warm foreground objects can be distinguished from the background (eg, changes in ambient temperature) by time-based signal analysis. This first embodiment applies a background model that may have different functionality, such as signal rise or fall time, signal format, and signal amplitude. This model can be used to filter / separate the background from signals with significantly different functionality in time.
このアイデアを説明するため、以下の簡単な例を図2A及び2Bにより図示する。関心物体250、例えば人が、単素子検出器325のFOV290内におり、FOV290は、例えば監視空間の窓を介して、日光に曝される。太陽260が輝いているが、雲270が通過しているところであり、その結果、単素子検出器325のFOV290内の監視されている背景区域は無作為に加熱及び冷却する。関心物体250はFOV290内を単素子検出器325に向かって移動している。センサが受け取る、関心物体に由来する放射線量は「信号」と称され、これは図2Bでは一点鎖線で表されていて、関心物体が単素子検出器325に接近するにつれて増加している。信号281は、破線で表される背景282から減算され得る。単素子検出器325の総出力は、信号281と背景282との合計280を表し、図2Bのグラフでは実線で示される。信号281は背景282よりも有意に速く立ち上がるので、背景282は、背景の時定数に匹敵する時定数を備えた単純なローパスの適用によってフィルタ処理され、それによってそのフィルタ処理された信号が合計280から減算されることが可能である。残るのは単純な閾値によって解析され得る信号281である。 To illustrate this idea, the following simple example is illustrated by FIGS. 2A and 2B. An object of interest 250, such as a person, is in the FOV 290 of the single element detector 325, and the FOV 290 is exposed to sunlight, for example, through a window in the surveillance space. The sun 260 is shining but the clouds 270 are passing, so that the monitored background area in the FOV 290 of the single element detector 325 randomly heats and cools. The object of interest 250 is moving in the FOV 290 toward the single element detector 325. The amount of radiation originating from the object of interest received by the sensor is referred to as a “signal”, which is represented by the dashed line in FIG. 2B and increases as the object of interest approaches the single element detector 325. The signal 281 can be subtracted from the background 282 represented by a dashed line. The total output of the single element detector 325 represents the sum 280 of the signal 281 and the background 282 and is shown as a solid line in the graph of FIG. 2B. Since the signal 281 rises significantly faster than the background 282, the background 282 is filtered by applying a simple low pass with a time constant comparable to the background time constant, so that the filtered signal totals 280. Can be subtracted from. What remains is a signal 281 that can be analyzed by a simple threshold.
他の実施形態においては、単素子検出器325によって視認される信号のモデルが合計に適用され得る。その場合、フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景との単純な差分が閾値を用いて評価されてもよい。信号と背景との区別をさらに向上させるために、この基本的な原理に、より精緻な信号解析、例えば特に高速フーリエ変換(FFT)、関数の当てはめ、機械学習及びモデル化が適用されてもよい。この原理は時間領域に限定されるものではなく、任意の他の数学的変換、例えば、周波数領域、ラプラス変換、多変数展開などによって実施されてもよい。 In other embodiments, a model of the signal viewed by the single element detector 325 can be applied to the sum. In that case, a simple difference between the filtered signal and the filtered background may be evaluated using a threshold. In order to further improve the distinction between signal and background, this basic principle may be applied to more elaborate signal analysis, such as in particular Fast Fourier Transform (FFT), function fitting, machine learning and modeling. . This principle is not limited to the time domain, but may be implemented by any other mathematical transformation, such as frequency domain, Laplace transform, multivariate expansion, and the like.
第1の実施形態は上記の例に限定されない。両熱源の放射線の時間的な挙動が分離可能にモデル化及び/又は説明され得る限りは、どの熱源でも「信号」と称され得るとともに別の熱源が「背景」と称され得る。例えば、背景はセンサから遠い距離で移動している人であってもよく、信号はFOVの前景で移動している人であってもよい。背景/信号は、生成される放射線量の振幅は異なるが空間位置は同じである熱源(車、ペット、人、火など)であり得る。本明細書に記載されている実施形態は空間的変化に限定されない。例えば、検出器300は、局所火災をヒータと区別し得るし、又はペット/子供は大人の人間と区別され得る。 The first embodiment is not limited to the above example. As long as the temporal behavior of the radiation of both heat sources can be modeled and / or explained in a separable manner, any heat source can be referred to as a “signal” and another heat source as a “background”. For example, the background may be a person moving at a distance from the sensor, and the signal may be a person moving in the foreground of the FOV. The background / signal may be a heat source (car, pet, person, fire, etc.) that produces different radiation dose amplitudes but the same spatial position. The embodiments described herein are not limited to spatial variation. For example, the detector 300 can distinguish a local fire from a heater, or a pet / child can be distinguished from an adult human.
本発明の例示的な実施形態は、多焦点フレネルレンズなどの追加的な光学素子なしで動作され得る単素子背景差分サーモパイルセンサ(TP)を含む。 Exemplary embodiments of the present invention include a single element background differential thermopile sensor (TP) that can be operated without additional optical elements such as multifocal Fresnel lenses.
第1の実施形態では、サーモパイルセンサを含む検出器が、正味の放射線に比例する電流又は電圧を提供し、DC成分を感知する。したがって、静止状態の人間など、休止中のヒートスポットは、ヒータ、変化する太陽負荷、空調などによって生成され得る何らかの検出済みの背景放射線から分離された後で感知され得る。第1の実施形態は、以下で詳細に説明するモデル化技術によってその背景の減算を組み込む。 In a first embodiment, a detector including a thermopile sensor provides a current or voltage proportional to net radiation and senses a DC component. Thus, a resting heat spot, such as a stationary human, can be sensed after being separated from any detected background radiation that can be generated by a heater, changing solar load, air conditioning, and the like. The first embodiment incorporates background subtraction by the modeling technique described in detail below.
最も単純な背景差分は、関心物体の存在なしに正味の放射線を測定することにより実現され得るもので、それによって、背景のみが測定される。記録された値は、センサ出力から減算されるべきオフセットとして用いられる。TPの視野内へと移動する物体は、オフセットを減算した信号の単なる閾値によって認識され得る。しかしながら、周囲の条件が経時的に変化し、それによってオフセットが無効になる場合には、単純な背景差分では不十分であるかもしれない。 The simplest background difference can be realized by measuring the net radiation without the presence of the object of interest, whereby only the background is measured. The recorded value is used as an offset to be subtracted from the sensor output. An object that moves into the field of view of the TP can be recognized by a simple threshold of the signal minus the offset. However, a simple background difference may not be sufficient if the ambient conditions change over time, thereby invalidating the offset.
図3は、感知デバイス300の第1の実施形態の模式図である。IR放射線310は、温かい物体、例えば人250(図2A)からの信号312と、背景放射線314、例えば感知デバイス300のFOV内の周囲の熱とを含む。感知デバイス300は、FOV内における温かい物体の存在及び/又は動きを見分けて、例えばスイッチ380のアクションを生成する。例えば、スイッチ380は、FOV内における温かい物体の検出及び/又は非検出の結果として作動され得る。デバイス300は、単素子検出器325の生の出力を分割し、背景と信号とを独立して処理してスイッチ380のアクションを決定する。他の実施形態においては、感知デバイス300の出力は、スイッチ380以外の何か、例えば出力信号、又はインジケータランプもしくは表示モニタ上のインジケータアイコンといった視覚インジケータであってもよい。 FIG. 3 is a schematic diagram of a first embodiment of a sensing device 300. IR radiation 310 includes a signal 312 from a warm object, eg, person 250 (FIG. 2A), and background radiation 314, eg, ambient heat within the FOV of sensing device 300. Sensing device 300 recognizes the presence and / or movement of warm objects in the FOV and generates an action of switch 380, for example. For example, the switch 380 can be activated as a result of the detection and / or non-detection of warm objects in the FOV. Device 300 splits the raw output of single element detector 325 and processes the background and signal independently to determine the action of switch 380. In other embodiments, the output of the sensing device 300 may be something other than the switch 380, such as an output signal, or a visual indicator such as an indicator lamp or an indicator icon on the display monitor.
単素子検出器325は、例えば自己雑音又はシステム雑音といった何らかの雑音320とともに、IR放射線310を検出する。単素子検出器325は、受け取った正味のIR放射線310に比例する生のデータ出力330、例えばアナログ電圧/電流レベル、又は例えばアナログ−デジタル変換器(ADC)によるそのようなアナログ出力信号のデジタル変換を提供する。ただし、後述する第3の実施形態においては、多センサ検出器が各センサから複数の出力信号を生成してもよく、及び/又はセンサの各々からの出力信号を集めてもよい。第1の実施形態については、単素子検出器325は単一の生の検出器出力330を生成する単一のセンサを有する。 Single element detector 325 detects IR radiation 310 along with some noise 320, eg, self noise or system noise. The single element detector 325 is a raw data output 330 that is proportional to the received net IR radiation 310, eg, an analog voltage / current level, or a digital conversion of such an analog output signal, eg, by an analog-to-digital converter (ADC). I will provide a. However, in a third embodiment to be described later, a multi-sensor detector may generate a plurality of output signals from each sensor and / or collect output signals from each of the sensors. For the first embodiment, the single element detector 325 has a single sensor that produces a single raw detector output 330.
生の検出器出力330は、例えばマルチプレクサ(図示しない)により分割されて、2つ以上のデータ解析ブランチに供給され得る。簡単にするために、第1の実施形態では2つのブランチのみが記載されている。しかしながら、代替的な実施形態においては、例えば複数の信号を互いに及び背景と区別するために、3つ以上のブランチが用いられてもよい。第1のブランチはフィルタ処理された背景345を生成する第1の変換フィルタ340に供給され、第2のブランチはフィルタ処理された信号355を生成する第2の変換フィルタ350の入力にルーティングされる。第1の変換フィルタ340は、時間の関数としての生のデータを、背景を信号及び雑音と分離することのできる変数へと変換してもよく、その結果、フィルタ処理された背景の信号345がもたらされる。第2の変換フィルタ350は、時間の関数としての生のデータを、信号を背景及び雑音と分離することのできる変数へと変換し得る。変換フィルタ340,350は、可変パラメータ、例えば背景モデルパラメータ342及び信号モデルパラメータ352、例えば周波数範囲、振幅範囲などによって操作され得る。 The raw detector output 330 may be split, for example by a multiplexer (not shown), and fed to more than one data analysis branch. For simplicity, only two branches are described in the first embodiment. However, in alternative embodiments, more than two branches may be used, eg, to distinguish multiple signals from each other and the background. The first branch is fed to a first transform filter 340 that produces a filtered background 345 and the second branch is routed to the input of a second transform filter 350 that produces a filtered signal 355. . The first transform filter 340 may transform the raw data as a function of time into a variable that can separate the background from the signal and noise, so that the filtered background signal 345 Brought about. The second transform filter 350 may transform the raw data as a function of time into a variable that can separate the signal from background and noise. The transform filters 340, 350 can be operated with variable parameters, such as background model parameters 342 and signal model parameters 352, such as frequency ranges, amplitude ranges, and the like.
一般的に、第1の変換フィルタ340と第2の変換フィルタ350とは異なる数学的演算を有し得る。スイッチ380の状態を変更する決定が行われる前に、例えばレーティングデバイス370、例えば比較器によって行われる比較が実施され、フィルタ処理された背景345がフィルタ処理された信号355と区別される。例えば、レーティングは、フィルタ処理された信号355がフィルタ処理された背景345と十分に区別可能であると判断して、動き感知デバイス300のFOV内の温かい物体の在/不在/動きを示し得る。レーティング370は豊富なレーティングモデルパラメータ372、例えば閾値、時定数、許容誤差ウィンドウ、信号分散インジケータなどにアクセスしてもよい。 In general, the first conversion filter 340 and the second conversion filter 350 may have different mathematical operations. Before a decision to change the state of the switch 380 is made, a comparison performed, for example, by a rating device 370, eg, a comparator, is performed to distinguish the filtered background 345 from the filtered signal 355. For example, the rating may indicate that the filtered signal 355 is sufficiently distinguishable from the filtered background 345 to indicate the presence / absence / motion of a warm object in the FOV of the motion sensing device 300. Rating 370 may access a wealth of rating model parameters 372, such as thresholds, time constants, tolerance windows, signal variance indicators, and the like.
図4は、動き感知デバイス400の第2の例示的な実施形態を示す。太陽が動き感知デバイスのFOV内の周囲空間を加熱している間は、一体型の単一チャネルサーモパイル425を備えた液晶表示器(LCD)スクリーンが、接近中の人からのIR放射線410を感知し得るのが望ましい。単一チャネルサーモパイル425は、太陽からのゆっくりと立ち上がる成分414と、人からの急速に立ち上がる信号成分212とを感知する。第1の変換フィルタ440を適用すると、例えば、ローパスフィルタが、サーモパイルADC出力430信号に対して、8秒のカットオン立ち上がり時間442によって信号成分及びADC変動420を除去し、フィルタ処理された背景445を生成する。フィルタ処理された背景445がサーモパイルADC出力430から減算され得る一方で、第2の変換フィルタ450、例えばローパスフィルタは、サーモパイルADC出力430信号に対して、1秒のカットオン立ち上がり時間452によって背景成分及びADC変動420を除去し、フィルタ処理された信号455を生成する。アクション、例えば、LCD表示装置425内のLCDをオンにするために用いられる割り込み480を行うために、閾値比較器470が適用されてもよい。 FIG. 4 shows a second exemplary embodiment of the motion sensing device 400. A liquid crystal display (LCD) screen with an integrated single channel thermopile 425 senses IR radiation 410 from an approaching person while the sun is heating the surrounding space within the FOV of the motion sensing device. It is desirable to be able to. The single channel thermopile 425 senses a slowly rising component 414 from the sun and a rapidly rising signal component 212 from a person. Applying the first transform filter 440, for example, the low pass filter removes the signal component and ADC variation 420 with a cut-on rise time 442 of 8 seconds for the thermopile ADC output 430 signal and filtered background 445. Is generated. While the filtered background 445 can be subtracted from the thermopile ADC output 430, the second transform filter 450, eg, a low pass filter, has a background component with a 1 second cut-on rise time 452 relative to the thermopile ADC output 430 signal. And ADC variation 420 is removed and a filtered signal 455 is generated. A threshold comparator 470 may be applied to perform an action, eg, an interrupt 480 that is used to turn on the LCD in the LCD display 425.
閾値比較器470は、異なる検出シナリオに適応するために、変換フィルタ440,450がアクセスし得るような、1組以上の閾値パラメータ472にアクセスしてもよい。例えば、背景は、乱気流によって生のデータ出力の速い変化を提供する空気流であってもよい。背景変動が人の動きよりも速い場合には、ローパスフィルタ段が、信号を、ADC変動からのみならず乱気流からも分離する。これは、フィルタ処理された信号455からフィルタ処理された背景445を減算した後の結果を向上させる。センサ425の前で動く人の信号はさらなるイベントをトリガするであろうところ、信号の1つ以上のパラメータをより高いカットオフ値に変更することは、たとえその人がセンサ425の視野内にいる場合であっても、信号を抑制することになり得る。そのようなより高いカットオフパラメータを用いれば、センサ425を切り替えるように遅延が操作され得るので、センサ425のFOVを通過する人は静止している人と区別され得る。 The threshold comparator 470 may access one or more sets of threshold parameters 472 that the transform filters 440, 450 may access to adapt to different detection scenarios. For example, the background may be an air flow that provides a fast change in raw data output due to turbulence. If the background variation is faster than human movement, the low-pass filter stage separates the signal not only from ADC variation but also from turbulence. This improves the result after subtracting the filtered background 445 from the filtered signal 455. Changing a signal or parameters of one or more of the signals to a higher cut-off value, even if the person is within the field of view of the sensor 425, where the signal of the person moving in front of the sensor 425 will trigger further events. Even in this case, the signal can be suppressed. With such higher cut-off parameters, the delay can be manipulated to switch the sensor 425 so that a person passing the FOV of the sensor 425 can be distinguished from a stationary person.
第1の変換フィルタ440及び第2の変換フィルタ450のフィルタパラメータを変更することは、例えば、燃焼中のパワーエレクトロニクスのように、速い温度変化を遅い1つの温度と区別するために用いられ得る。同様に、フィルタ演算を行うこと以外に、サーモパイル425への2つ以上の入力を区別することは、他の種類の数学的演算を用いて実現され得る。 Changing the filter parameters of the first conversion filter 440 and the second conversion filter 450 can be used to distinguish a rapid temperature change from a slow one temperature, for example, power electronics during combustion. Similarly, apart from performing a filter operation, distinguishing two or more inputs to the thermopile 425 can be accomplished using other types of mathematical operations.
図3に戻ると、時間の関数としてのサーモパイルADC信号にモデルが適用され得る。このモデルは、単素子検出器325(図3)のFOVを人が歩いて通ること、FOVを犬が通過すること、及びFOVを車が通過することによって生成されるシグネチャ信号など、特定のシグネチャを認識するためのものである。これらの3つのケースは、信号振幅と、信号速度と、最終的には信号パターンとの組み合わせによって区別され得る。このモデルは多変数展開によって解析可能である。生のデータにこのフィルタ処理段を通過させると、FOVを通過する物体が人、車、又はペットである尤度が生成される。デバイスの出力は、最も近い整合を示す尤度推定であってもよい。周期信号にはフーリエ変換が用いられてもよい。例えば、高速フーリエ変換(FFT)出力は周期的な背景を非周期的な信号と区別し得る。 Returning to FIG. 3, the model can be applied to a thermopile ADC signal as a function of time. This model is based on a specific signature, such as a signature signal generated by a person walking through the FOV of a single element detector 325 (FIG. 3), a dog passing the FOV, and a car passing the FOV. It is for recognizing. These three cases can be distinguished by a combination of signal amplitude, signal speed, and ultimately signal pattern. This model can be analyzed by multivariate expansion. When raw data is passed through this filtering stage, the likelihood that an object passing through the FOV is a person, car or pet is generated. The output of the device may be a likelihood estimate indicating the closest match. A Fourier transform may be used for the periodic signal. For example, a Fast Fourier Transform (FFT) output can distinguish a periodic background from an aperiodic signal.
背景成分には、時間の関数としての背景シグネチャに従うモデルが適用される。このモデルは様々な異なる手法で決定され得る。例えば、このモデルは、先に格納された(記憶された)データに頼ることなく、検出器出力350の動的解析を提供し得る。 The background component is applied with a model according to the background signature as a function of time. This model can be determined in a variety of different ways. For example, the model may provide a dynamic analysis of detector output 350 without resorting to previously stored (stored) data.
解析は、背景をフィルタにより除去し、それを後で減算することによって行われる。例えば、信号が非常にゆっくりと変動する場合には、物体が視野内を移動しているときのサーモパイル出力の速い変化には応答しない単なるローパス段が適用されてもよい。この結果は、応答のより速いローパスによって信号を「フィルタ処理」し、やはり後で減算することによって、改善可能である。 Analysis is done by removing the background with a filter and subtracting it later. For example, if the signal fluctuates very slowly, a simple low-pass stage may be applied that does not respond to fast changes in the thermopile output as the object is moving in the field of view. This result can be improved by "filtering" the signal with a faster low-pass response and also subtracting later.
例えばあるモデルによって背景IR放射線314のシグネチャが予測可能である場合には、背景IR放射線314のシグネチャが直接的に適用されてもよい。この学習手順はパラメータ空間において実施されてもよく、これは背景345を信号355から分離するのに適しているであろう。学習手順は、例えば、フーリエ変換、ラプラス変換又はその他のものなど、データが周波数領域又は他の領域に変換される、数学的な(多)変数展開によって実施されてもよい。代替的又は追加的には、学習は時間領域でも実施され得る。 For example, if the signature of background IR radiation 314 is predictable by a model, the signature of background IR radiation 314 may be applied directly. This learning procedure may be implemented in parameter space, which would be suitable for separating the background 345 from the signal 355. The learning procedure may be implemented by mathematical (multi-) variable expansion, where the data is transformed into the frequency domain or other domains, for example Fourier transform, Laplace transform or others. Alternatively or additionally, learning can also be performed in the time domain.
図6は、背景の注目信号を単素子赤外線(IR)センサ325(図3)の出力と区別する方法600の例示的な一実施形態を示す。方法600のステップは、図3によって示される要素を参照して行われる。しかしながら、当業者であれば、この方法が、後述する図7の多素子IRセンサにも適用可能であることを察知するであろう。なお、本発明の技術分野における適度に熟練した当業者であれば理解するであろう通り、フローチャート中の処理の説明又はブロックはいずれも、その処理における特定の論理機能を実現するための1つ以上の命令を含むモジュール、セグメント、コードの部分、又はステップを表すものとして理解されるべきであり、関係する機能に応じて、実質的に同時又は逆の順序を含め、図示されもしくは述べられているものではない順序で機能が実行され得る代替的な実現形態は、本発明の範囲内に含まれる。 FIG. 6 illustrates an exemplary embodiment of a method 600 for distinguishing background attention signals from the output of a single element infrared (IR) sensor 325 (FIG. 3). The steps of method 600 are performed with reference to the elements illustrated by FIG. However, those skilled in the art will appreciate that this method is also applicable to the multi-element IR sensor of FIG. As will be understood by those skilled in the art of the technical field of the present invention, any processing explanation or block in the flowchart is one for realizing a specific logical function in the processing. It should be understood that it represents a module, segment, code portion, or step that includes the above instructions, and is illustrated or described, including substantially simultaneous or reverse order, depending on the function involved. Alternative implementations in which the functions may be performed in an order other than those included are within the scope of the invention.
IRセンサ325からの直流出力330は、ブロック610によって示されるように、例えばマルチプレクサ(図示しない)を介して、第1の部分と第2の部分とに分割される。第1の部分は、ブロック620によって示されるように、第1の変換フィルタ340によって変換され、フィルタ処理された背景345が生成される。 The DC output 330 from the IR sensor 325 is split into a first portion and a second portion, for example via a multiplexer (not shown), as indicated by block 610. The first portion is transformed by a first transformation filter 340, as indicated by block 620, to produce a filtered background 345.
第2の部分は、ブロック630によって示されるように、第2の変換フィルタ350によって変換され、フィルタ処理された信号355が生成される。フィルタ処理された信号とフィルタ処理された背景とは、ブロック640によって示されるように、例えばレーティング770によって比較され、信号が背景と区別される。レーティング770は、例えば異なる比較シナリオに適応するために、豊富なレーティングモデルパラメータ772にアクセスし得る。フィルタ処理された信号は、ブロック650によって示されるように、格納されている信号シグネチャと比較される。例えば、格納されている信号シグネチャは、フィルタ処理された信号355及び/又はフィルタ処理された背景345が格納されている信号シグネチャと一致するかどうか、又は1つ以上の態様において類似しているかどうかを判定するために比較ステップにおいて用いられる一連のパラメータ及び/又は閾値を含み得る。フィルタ処理された信号がブロック660によって示されるように識別される場合、例えば、フィルタ処理された信号が格納されている信号シグネチャと一致する場合には、ブロック670によって示されるようにアクションが行われ、例えばスイッチ380が作動される。代替的には、アクション670は、フィルタ処理された信号355が確実には識別されなくても、フィルタ処理された背景345とは明確に異なる場合には行われ得る。 The second portion is transformed by a second transformation filter 350 as indicated by block 630 to produce a filtered signal 355. The filtered signal and the filtered background are compared, for example by a rating 770, as shown by block 640, to distinguish the signal from the background. Rating 770 may access a rich set of rating model parameters 772, for example, to accommodate different comparison scenarios. The filtered signal is compared to the stored signal signature, as indicated by block 650. For example, whether the stored signal signature matches the stored signal signature, or whether the filtered signal 355 and / or filtered background 345 is similar in one or more aspects May include a series of parameters and / or thresholds used in the comparison step to determine. If the filtered signal is identified as indicated by block 660, for example, if the filtered signal matches a stored signal signature, an action is performed as indicated by block 670. For example, switch 380 is activated. Alternatively, action 670 may be performed if the filtered signal 355 is not clearly identified but is clearly different from the filtered background 345.
本明細書においては「フィルタ」という用語は第1の変換フィルタ340及び第2の変換フィルタ350に関して用いられているが、当業者であれば、第1のフィルタ340及び/又は第2のフィルタ350が、従来のハイパス、ローパス、バンドパス、又はノッチフィルタリングに加えて又は代えて、時間領域及び/又は周波数領域の他の数学的モデル化処理を含み得ることを察知するであろう。例えば、第1の変換フィルタ340及び/又は第2の変換フィルタ350は、演算の中でも特に、生の検出器出力330に対する関数、FFTなどのフーリエ変換、ラプラス変換、多変数展開の当てはめを含み得る。 Although the term “filter” is used herein with respect to the first conversion filter 340 and the second conversion filter 350, those skilled in the art will recognize the first filter 340 and / or the second filter 350. Will be appreciated that may include other mathematical modeling processes in the time domain and / or frequency domain in addition to or instead of conventional high pass, low pass, band pass, or notch filtering. For example, the first transform filter 340 and / or the second transform filter 350 may include, among other operations, a function on the raw detector output 330, a Fourier transform such as FFT, a Laplace transform, and a multivariate expansion fit. .
図7は、第1の実施形態の単素子センサ325(図3)の代わりに多素子センサ(検出器)725が用いられる、動き感知デバイス700の第3の実施形態を示す。多素子センサ725は、2つ、3つ、4つ、又はそれ以上の素子、例えば多画素センサを有し得る。 FIG. 7 shows a third embodiment of a motion sensing device 700 in which a multi-element sensor (detector) 725 is used instead of the single-element sensor 325 (FIG. 3) of the first embodiment. Multi-element sensor 725 may have two, three, four, or more elements, such as a multi-pixel sensor.
図7に示される感知デバイス700の第3の例示的な実施形態は、例えばサーモパイル、ボロメータ、フォトニックセンサ、半導体ベースのIRセンサ(バルク又はエピタキシャル、固有又は付帯など)といった、静的な場合までの放射線の非常に遅い変動であっても感知することのできる複数の感知素子を有する多素子検出器725によって動作し得る。多素子検出器725は、一般的に、受け取る熱エネルギの量に略比例する直流(DC)出力を生成するように構成されている。そのような多素子検出器725は、任意選択的にスクランブル光学素子104(図1)を装備していてもよい。 A third exemplary embodiment of the sensing device 700 shown in FIG. 7 is for static cases, such as thermopiles, bolometers, photonic sensors, semiconductor-based IR sensors (bulk or epitaxial, intrinsic or incidental, etc.) May be operated by a multi-element detector 725 having a plurality of sensing elements that can sense even very slow fluctuations in radiation. Multi-element detector 725 is generally configured to produce a direct current (DC) output that is approximately proportional to the amount of thermal energy received. Such a multi-element detector 725 may optionally be equipped with a scrambled optical element 104 (FIG. 1).
IR放射線310は、温かい物体、例えば人250(図2A)からの信号312と、背景放射線314、例えば環境熱とを含み得る。感知デバイス700は、温かい物体の存在及び/又は動きを見分けて、スイッチ380のアクションを生成する。例えば、スイッチ380は、温かい物体の検出及び/又は非検出の結果として作動され得る。感知デバイス700は、多素子検出器725の信号を2つ以上のブランチに分割し、背景と信号とを独立して処理してスイッチ380のアクションを決定する。他の実施形態においては、システムの出力は、スイッチ380以外の何か、例えば出力信号、又は表示デバイス又はモニタ上で見られるインジケータであってもよい。 IR radiation 310 may include a signal 312 from a warm object, such as person 250 (FIG. 2A), and background radiation 314, such as ambient heat. Sensing device 700 recognizes the presence and / or movement of a warm object and generates an action for switch 380. For example, the switch 380 can be activated as a result of the detection and / or non-detection of warm objects. Sensing device 700 divides the multi-element detector 725 signal into two or more branches and processes the background and signal independently to determine the action of switch 380. In other embodiments, the output of the system may be something other than switch 380, such as an output signal, or an indicator found on a display device or monitor.
多素子検出器725は、例えば自己雑音又はシステム雑音といった何らかの雑音320とともに、IR放射線を検出する。多素子検出器725は、受け取った正味のIR放射線310に比例する生の多センサ出力730、例えばアナログ電圧/電流レベル、又は例えばアナログ−デジタル変換器(ADC)によるそのようなアナログ出力信号のデジタル変換を提供する。第3の実施形態については、多素子検出器725は、生の多センサ出力730を生成する2つ以上のセンサを有する。 Multi-element detector 725 detects IR radiation along with some noise 320, eg, self noise or system noise. The multi-element detector 725 may provide a raw multi-sensor output 730 proportional to the received net IR radiation 310, eg, an analog voltage / current level, or digital of such an analog output signal, eg, by an analog-to-digital converter (ADC). Provide conversion. For the third embodiment, the multi-element detector 725 has two or more sensors that produce a raw multi-sensor output 730.
生の多センサ出力730は、分割されて、2つ以上のデータ解析ブランチに供給され得る。第1のブランチはフィルタ処理された背景745を生成する第1の変換フィルタ740に供給され、第2のブランチはフィルタ処理された信号755を生成する第2の変換フィルタ750の入力にルーティングされる。第1の変換フィルタ740は、時間の関数としての生のデータを、背景を信号及び雑音と分離することのできる変数へと変換し、その結果、フィルタ処理された背景の信号745がもたらされる。第2の変換フィルタ750は、時間の関数としての生の多センサ出力730を、信号を背景及び雑音と分離することのできる変数へと変換し得る。変換フィルタ740,750は、可変パラメータ、例えば背景モデルパラメータ742及び信号モデルパラメータ752によって操作され得る。 The raw multi-sensor output 730 can be split and fed to more than one data analysis branch. The first branch is fed to a first transformation filter 740 that produces a filtered background 745 and the second branch is routed to the input of a second transformation filter 750 that produces a filtered signal 755. . The first transform filter 740 transforms the raw data as a function of time into a variable that can separate the background from the signal and noise, resulting in a filtered background signal 745. The second conversion filter 750 may convert the raw multi-sensor output 730 as a function of time into a variable that can separate the signal from background and noise. The transform filters 740, 750 can be operated with variable parameters, such as background model parameters 742 and signal model parameters 752.
一般的に、第1の変換フィルタ740と第2の変換フィルタ750とは異なる数学的演算を有し得る。背景が感知されたか及び/又は信号と区別された場合には、スイッチ380の状態を変更する決定が行われる前に、例えばレーティング770によって比較が行われる。 In general, the first transform filter 740 and the second transform filter 750 may have different mathematical operations. If the background is sensed and / or distinguished from the signal, a comparison is made, for example by rating 770, before a decision to change the state of switch 380 is made.
先に言及したように、上記で詳述した機能を実行する本発明のシステムはコンピュータであってもよく、その一例が図5の模式図に示されている。システム500は、プロセッサ502と、記憶デバイス504と、上述の機能を定義するソフトウェア508を格納したメモリ506と、入力及び出力(I/O)デバイス510(又は周辺機器)と、システム500内での通信を可能にするローカルバス又はローカルインタフェース512とを含む。ローカルインタフェース512は、当該技術分野において公知であるように、例えば1つ以上のバス又は他の有線又は無線接続であり得るが、これらに限られない。ローカルインタフェース512は、通信を可能にするために、コントローラ、バッファ(キャッシュ)、ドライバ、リピータ、及びレシーバなど、追加的な素子を有していてもよく、これらは簡略化のため省略されている。また、ローカルインタフェース512は、前述の構成要素間での適切な通信を可能にするために、アドレス、制御、及び/又はデータ接続を含んでいてもよい。 As mentioned above, the system of the present invention that performs the functions detailed above may be a computer, an example of which is shown in the schematic diagram of FIG. The system 500 includes a processor 502, a storage device 504, a memory 506 storing software 508 defining the functions described above, an input and output (I / O) device 510 (or peripheral device), and And a local bus or local interface 512 that enables communication. The local interface 512 may be, for example, but not limited to, one or more buses or other wired or wireless connections, as is known in the art. The local interface 512 may have additional elements such as controllers, buffers (caches), drivers, repeaters, and receivers to allow communication, which are omitted for simplicity. . The local interface 512 may also include address, control, and / or data connections to allow proper communication between the aforementioned components.
プロセッサ502は、ソフトウェア、特にメモリ506に格納されているソフトウェアを実行するハードウェアデバイスである。プロセッサ502は、任意の特別注文又は市販のシングルコア又はマルチコアプロセッサ、中央処理装置(CPU)、本システム500と関連するいくつかのプロセッサのうちの補助プロセッサ、(マイクロチップ又はチップセットの形をした)半導体ベースのマイクロプロセッサ、マクロプロセッサ、又は一般的にソフトウェア命令を実行するための任意のデバイスであり得る。 The processor 502 is a hardware device that executes software, particularly software stored in the memory 506. The processor 502 can be any custom or commercially available single or multi-core processor, central processing unit (CPU), an auxiliary processor of several processors associated with the system 500 (in the form of a microchip or chipset). It can be a semiconductor-based microprocessor, a macro processor, or generally any device for executing software instructions.
メモリ506は、揮発性メモリ素子(例えばランダムアクセスメモリ(DRAM、SRAM、SDRAMなどといったRAM))及び不揮発性メモリ素子(例えばROM、ハードドライブ、テープ、CDROMなど)のうちいずれか1つ又はこれらの組み合わせを含み得る。また、メモリ506は、電子的、磁気的、光学的、及び/又は他のタイプの記憶媒体を内蔵していてもよい。なお、メモリ506は、様々な構成要素が互いに遠隔して存在しているがプロセッサ502によってアクセス可能である、分散アーキテクチャを有していてもよい。 The memory 506 is one of a volatile memory element (for example, random access memory (RAM such as DRAM, SRAM, SDRAM, etc.)) and a non-volatile memory element (for example, ROM, hard drive, tape, CDROM, etc.), or any of these. Combinations can be included. The memory 506 may also contain electronic, magnetic, optical, and / or other types of storage media. Note that the memory 506 may have a distributed architecture in which various components are remote from each other but accessible by the processor 502.
本発明によれば、ソフトウェア508は、システム500によって実施される機能を定義する。メモリ506内のソフトウェア508は1つ以上の別個のプログラムを含んでいてもよく、その各々が、後述するように、システム500の論理関数を実装するための実行可能な命令の順序付けられた一覧を含む。メモリ506はオペレーティングシステム(O/S)520を含み得る。オペレーティングシステムはシステム500内のプログラムの実行を本質的に制御し、スケジューリング、入力−出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリ管理、ならびに通信制御及び関連するサービスを提供する。 In accordance with the present invention, software 508 defines the functions performed by system 500. Software 508 in memory 506 may include one or more separate programs, each of which includes an ordered list of executable instructions for implementing the logical functions of system 500, as described below. Including. Memory 506 may include an operating system (O / S) 520. The operating system inherently controls the execution of programs in the system 500 and provides scheduling, input-output control, file and data management, memory management, and communication control and related services.
I/Oデバイス510は、例えばキーボード、マウス、スキャナ、マイクなどであるがこれらに限られない入力デバイスを含み得る。また、I/Oデバイス510は、例えばプリンタ、表示器などであるがこれらに限られない出力デバイスも含み得る。そして、I/Oデバイス510はさらに、例えば変調器/復調器(モデム;別のデバイス、システム、又はネットワークにアクセスするためのもの)、無線周波数(RF)又は他のトランシーバ、電話インタフェース、ブリッジ、ルータ、又は他のデバイスであるがこれらに限られない、入力及び出力の両方を介して通信するデバイスを含み得る。 The I / O device 510 may include an input device such as, but not limited to, a keyboard, a mouse, a scanner, a microphone, and the like. Further, the I / O device 510 may include an output device such as, but not limited to, a printer and a display device. The I / O device 510 may further include, for example, a modulator / demodulator (modem; for accessing another device, system, or network), radio frequency (RF) or other transceiver, telephone interface, bridge, It may include a router or other device that communicates through both input and output, including but not limited to.
システム500が動作中であるとき、プロセッサ502は、メモリ506内に格納されているソフトウェア508を実行し、データをメモリ506へ及び同メモリから伝達し、且つ上述したようにソフトウェア508に関するシステム500の動作を概ね制御するように構成されている。 When the system 500 is in operation, the processor 502 executes the software 508 stored in the memory 506, communicates data to and from the memory 506, and the system 500 for the software 508 as described above. The operation is generally controlled.
システム500の機能が動作中であるときには、プロセッサ502は、メモリ506内に格納されているソフトウェア508を実行し、データをメモリ506へ及び同メモリから伝達し、且つソフトウェア508に関するシステム500の動作を概ね制御するように構成されている。オペレーティングシステム520はプロセッサ502によって読み出され、恐らくはプロセッサ502内にバッファされ、その後実行される。 When the functions of system 500 are in operation, processor 502 executes software 508 stored in memory 506, communicates data to and from memory 506, and performs operations of system 500 with respect to software 508. It is comprised so that it may generally control. The operating system 520 is read by the processor 502, possibly buffered in the processor 502, and then executed.
システム500がソフトウェア508で実現されるときには、システム500を実現する命令は、任意のコンピュータ関連のデバイス、システム、又は方法によって又はこれらとの関連で用いられる任意のコンピュータ可読媒体に格納可能であることに注意されたい。そのようなコンピュータ可読媒体は、いくつかの実施形態においては、メモリ506又は記憶デバイス504のいずれか又は両方に相当する。本文書の文脈では、コンピュータ可読媒体とは、コンピュータ関連のデバイス、システム、もしくは方法によって又はこれらとの関連で用いられるコンピュータプログラムを含むかもしくは記憶することのできる、電子的、磁気的、光学的、もしくは他の物理的なデバイス又は手段である。システムを実現するための命令は、プロセッサ又は他のそのような命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって又はこれらとの関連で用いられる任意のコンピュータ可読媒体で具現化可能である。一例としてプロセッサ502に言及しているが、そのような命令実行システム、装置、又はデバイスは、いくつかの実施形態においては、任意のコンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、あるいは、命令実行システム、装置、もしくはデバイスから命令を取り出してその命令を実行することのできる他のシステムであってもよい。本文書の文脈においては、「コンピュータ可読媒体」とは、プロセッサ又は他のそのような命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって又はこれらとの関連で用いられるプログラムを記憶し、伝達し、伝播し、又は輸送することのできる任意の手段であり得る。 When system 500 is implemented with software 508, the instructions for implementing system 500 may be stored on any computer-readable medium used by or in connection with any computer-related device, system, or method. Please be careful. Such computer-readable media corresponds to either or both of memory 506 and storage device 504 in some embodiments. In the context of this document, a computer-readable medium is an electronic, magnetic, optical, which can contain or store a computer program used by or in connection with a computer-related device, system, or method. Or any other physical device or means. The instructions for implementing the system may be embodied on any computer readable medium used by or in connection with a processor or other such instruction execution system, apparatus, or device. Although reference is made to the processor 502 as an example, such an instruction execution system, apparatus, or device, in some embodiments, may be any computer-based system, a system that includes a processor, or an instruction execution system, It may be another system that can retrieve an instruction from an apparatus or device and execute the instruction. In the context of this document, a “computer readable medium” stores, communicates and propagates a program used by or in connection with a processor or other such instruction execution system, apparatus or device, Or any means that can be transported.
そのようなコンピュータ可読媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線、もしくは半導体システム、装置、デバイス、又は伝播媒体であり得るが、これらに限られない。コンピュータ可読媒体のより具体的な例(完全に網羅するリストではない)は、以下のものを含むであろう:1つ以上のワイヤを有する電気接続(電子的)、可搬型コンピュータディスケット(磁気的)、ランダムアクセスメモリ(RAM)(電子的)、読み出し専用メモリ(ROM)(電子的)、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ(EPROM、EEPROM、又はフラッシュメモリ)(電子的)、光ファイバ(光学的)、及び可搬型コンパクトディスク読み出し専用メモリ(CDROM)(光学的)。なお、コンピュータ可読媒体は、プログラムが印刷された紙又は別の適当な媒体でさえあり得る。これはプログラムが、例えば紙又は他の媒体の光学走査を介して電子的にキャプチャされ、その後コンパイルされ、解釈され、又は必要であれば適当な手法で処理され、それからコンピュータメモリに格納されることが可能であるためである。 Such computer-readable media can be, for example but not limited to, electronic, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor systems, devices, devices, or propagation media. More specific examples of computer-readable media (not a complete list) would include: electrical connection (electronic) with one or more wires, portable computer diskette (magnetic ), Random access memory (RAM) (electronic), read only memory (ROM) (electronic), erasable programmable read only memory (EPROM, EEPROM, or flash memory) (electronic), optical fiber (optical) ), And portable compact disc read only memory (CDROM) (optical). It should be noted that the computer readable medium may be paper on which the program is printed or even another suitable medium. This means that the program is captured electronically, for example via optical scanning of paper or other media, and then compiled, interpreted, or processed in an appropriate manner if necessary and then stored in computer memory. This is because it is possible.
システム500がハードウェアで実現される代替的な一実施形態においては、システム500は、それぞれ従来技術において周知である以下の技術のうちいずれか又はこれらの組み合わせによって実現可能である:データ信号に応じて論理機能を実現するための論理ゲートを有する離散論理回路、適切な組み合わせ論理ゲートを有する特定用途向け集積回路(ASIC)、プログラマブルゲートアレイ(PGA)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)など。 In an alternative embodiment in which system 500 is implemented in hardware, system 500 can be implemented by any one or combination of the following techniques, each well known in the prior art: depending on the data signal Discrete logic circuits having logic gates for implementing logic functions, application specific integrated circuits (ASIC) having appropriate combinational logic gates, programmable gate arrays (PGA), field programmable gate arrays (FPGA), and the like.
当業者には、本発明の構造に、発明の範囲又は精神を逸脱することなく、様々な修正及び変更がなされ得ることが明らかになるであろう。例えば、いくつかの実施形態においては、2つのローパスフィルタ処理された信号の差は、視野に入ってくる人間の存在を、閾値を上回る正の値を測定することによってのみならず、その人間が視野を離れた後の信号の不在を測定することによっても、感知できるかもしれない。人間は、例えばその人間が背景フィルタの時定数よりも長く休止するときには、背景の一部になると見なされるかもしれない。 It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made to the structure of the present invention without departing from the scope or spirit of the invention. For example, in some embodiments, the difference between two low-pass filtered signals is determined not only by measuring the presence of a person entering the field of view but by measuring a positive value above a threshold value. It may also be perceived by measuring the absence of a signal after leaving the field of view. A person may be considered to be part of the background, for example when the person rests longer than the time constant of the background filter.
いくつかの実施形態においては、背景フィルタ(ならびに信号フィルタ)の時定数は、物体が感知されると、2つのフィルタ間の差をより速くゼロにする(リセットする)ため及び物体の不在の感知に備えるために、高速応答まで減らされてもよい。物体が再び視野を出ていくと、同じ物体又は異なる物体がFOVに入るときのために、システムをリセットするべく、速いフィルタ設定が選択され得る。 In some embodiments, the time constant of the background filter (as well as the signal filter) is used to quickly zero out (reset) the difference between the two filters when an object is sensed and to sense the absence of the object. In order to be prepared, it may be reduced to a fast response. As the object leaves the field of view again, a fast filter setting can be selected to reset the system in case the same or a different object enters the FOV.
背景を予報するために、背景の周期的な挙動が減算されるように実現されてもよい。これは、昼夜の気温変動のような単純なケースでもあり得るし、任意の背景の反復的な挙動を記録することによる機械学習に拡張されてもよい。 It may be realized that the periodic behavior of the background is subtracted in order to predict the background. This can be a simple case, such as day and night temperature fluctuations, or it can be extended to machine learning by recording the repetitive behavior of any background.
前述に鑑み、本発明は、以下の特許請求の範囲及びその均等物の範囲内に該当すれば、本発明の修正及び変更をカバーすることが意図されている。 In view of the foregoing, it is intended that the present invention cover modifications and variations of this invention provided they fall within the scope of the following claims and their equivalents.
Claims (16)
前記直流出力を受け取って第1の時間ベースの信号解析を介してフィルタ処理された背景を生成するように構成された第1の変換フィルタと;
前記直流出力を受け取って第2の時間ベースの信号解析を介してフィルタ処理された信号を生成するように構成された第2の変換フィルタと;
前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較し、時間的な機能性に基づいて前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景との間の検出された差に基づいて結果信号を生成するように構成されたレーティングと、
を備え、
前記IRセンサは単素子センサである、デバイス。 An infrared (IR) sensor configured to receive a signal IR from a warm object and a background IR and generate a DC output;
A first transform filter configured to receive the DC output and generate a filtered background via a first time-based signal analysis ;
A second transform filter configured to receive the DC output and generate a filtered signal via a second time-based signal analysis ;
Comparing the filtered signal with the filtered background and based on the detected difference between the filtered signal and the filtered background based on temporal functionality A rating configured to generate a result signal;
With
The IR sensor is a single element sensor.
フーリエ変換と;
ラプラス変換と;
多変数展開と、
からなる群から選択される、請求項1のデバイス。 The first conversion filter and / or the second conversion filter are:
Fourier transform and;
With Laplace transform;
Multivariate expansion,
The device of claim 1, selected from the group consisting of:
前記IRセンサからの直流出力を第1の部分と第2の部分とに分割するステップと;
前記第1の部分を第1の時間ベースの変換フィルタによって変換して、フィルタ処理された背景を生成するステップと;
前記第2の部分を第2の時間ベースの変換フィルタによって変換して、フィルタ処理された信号を生成するステップと;
前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較して、時間的な機能性に基づいて前記フィルタ処理された信号を前記背景と区別するステップと;
前記フィルタ処理された信号を格納されている信号シグネチャと比較するステップと;
前記フィルタ処理された信号が前記格納されている信号シグネチャと一致する場合には第1のアクションを実施するステップと、
を備える方法。 A method of distinguishing background signal of interest from the output of a single element infrared (IR) sensor:
Dividing the direct current output from the IR sensor into a first part and a second part;
Transforming the first portion with a first time-based transform filter to generate a filtered background;
Transforming the second portion with a second time-based transform filter to generate a filtered signal;
Comparing the filtered signal and the filtered background to distinguish the filtered signal from the background based on temporal functionality ;
Comparing the filtered signal with a stored signal signature;
Performing a first action if the filtered signal matches the stored signal signature;
A method comprising:
前記直流出力を受け取って第1の時間ベースの信号解析を介してフィルタ処理された背景を生成するように構成された第1の変換フィルタと;
前記直流出力を受け取って第2の時間ベースの信号解析を介してフィルタ処理された信号を生成するように構成された第2の変換フィルタと;
前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較し、時間的な機能性に基づいて前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景との間の検出された差に基づいて結果信号を生成するように構成されたレーティングと、
を備え、
前記IRセンサは複数の感知素子を備える、デバイス。 An infrared (IR) sensor configured to receive a signal IR from a warm object and a background IR and generate a DC output;
A first transform filter configured to receive the DC output and generate a filtered background via a first time-based signal analysis ;
A second transform filter configured to receive the DC output and generate a filtered signal via a second time-based signal analysis ;
Comparing the filtered signal with the filtered background and based on the detected difference between the filtered signal and the filtered background based on temporal functionality A rating configured to generate a result signal;
With
The IR sensor comprises a plurality of sensing elements.
前記レーティングは、前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較するために、前記レーティングモデルパラメータのパラメータにアクセスするように構成される、The rating is configured to access parameters of the rating model parameter to compare the filtered signal with the filtered background.
請求項6に記載のデバイス。The device of claim 6.
前記レーティングは、前記フィルタ処理された信号と前記フィルタ処理された背景とを比較するために、前記複数のレーティングモデルパラメータのパラメータにアクセスするように構成される、The rating is configured to access parameters of the plurality of rating model parameters to compare the filtered signal with the filtered background;
請求項14に記載のデバイス。The device of claim 14.
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